כניסת Juniper Full Stack, פלט מקסימלי

מדריך למשתמש

קלט מלא מחסנית, פלט מקסימלי:

כיצד להפיק את המרב מ-AI ברשתות

ניצול הכוח של ערימת רשת מלאה מהסוג הטוב ביותר כדי לספק חוויות יוצאות דופן

 

חשיבה מחודשת גampאנחנו ורשתות סניפים לעידן הבינה המלאכותית

מנכ"לים ברחבי העולם הוציאו הנחיות תאגידיות לפריסת בינה מלאכותית (AI) ברחבי העסק. הם שואפים לשנות את הפעילות ולנצל הכנסות נסתרות. וספקים בכל המגזרים, כולל רשתות IT, להוטים לנצל את ההזדמנות.

למובילי נטוורקינג המנהלים מורכבים ויקרים גampלנו וסביבות הסניפים, עלו שאלות מרכזיות:

• כמה אדוואניםtagהאם AI באמת יכול לספק?
• מהי סבילות הסיכון המתאימה?
• מהי הדרך הטובה ביותר קדימה למיטוב התפוקות?

עם כל כך הרבה אפשרויות זמינות לפריסה, המציאות שמוצגת על ידי ראיית הנולד, היכולות והמומחיות של הספקים חשובות מאי פעם. וספקים העוסקים בבינה מלאכותית התפצלו לכמה קטגוריות רחבות, כולל:

• ספקי סילו, נישה עם יכולות בינה מלאכותיות שונות שאינם מסוגלים לספק ערימה מלאהampאנחנו ושילוב סניפים
• ספקים המציגים פתרונות AI שונים שיוצרים אשליה של יעילות תפעולית מלאה מחסנית
• ספקים עם ארכיטקטורות מלאות מוכחות שתוכננו מהיסוד כדי לרתום את מלוא הפוטנציאל של הבינה המלאכותית

למידע נוסף על תיק פתרונות ה-AI-Native ו-Stack Full-Stack של Juniper.
למידע נוסף →

האחרון מייצג התפתחות חשובה ברישות:

אינטגרציה הדוקה בין רכיבי הרשת הטובים מהזן ותכונות AI-Native חדשניות מובילה לחוויית מפעיל ומשתמש טובה יותר - מגדירה מחדש את משמעות המונח "מחסנית מלאה" בנוף הרשת המודרני.

ג'וניפר מאמינה שרשתות ה-Full stack המובילות של היום צריכות להיות דינמיות מאוד וניתנות להרחבה בתמיכה בדרישות הארגוניות המתפתחות. והם צריכים לכלול יכולות בינה מלאכותית ואוטומציה המפשטות את הניהול ומצמצמות את העלויות תוך שיפור ואבטחת חוויות המשתמש מההתחלה ועד הסוף.

ספר אלקטרוני זה מכסה את הסיפור המתפתח. הוא בוחן את תפקיד הנתונים ברשתות בינה מלאכותית ואת הערך של פתרונות משולבים ברמה ארגונית ב-full-stack. הוא גם מתעמק בחשיבות של קלט נתונים איכותיים כדי להבטיח את התפוקה המקסימלית של פתרון AI ברשתות IT.

בואו נתחיל

תפוקה מקסימלית [שם עצם]

השגת הביצועים והיעילות הגבוהים ביותר בתפעול הרשת, המאופיינת באספקת חוויות משתמש יוצאות דופן ומאובטחות על פני רשתות LAN ו-WAN. זה כולל קנה מידה טרנספורמטיבי וזריזות, מעורבות טובה יותר, פעולות פשוטות והשגת ה-TCO וה-OpEx הנמוכים ביותר

טאקאוויי מפתח

באמצעות יכולות כמו ניתוח חזוי ותחזוקה, אוטומציה וניטור רשת אינטליגנטי, AI התגלה ככוח טרנספורמטיבי ברשתות. ב-גampלנו וסביבות סניפים מבוזרות, הגישה הנכונה של "מלא מחסנית" יכולה להפחית עוד יותר את המורכבות והעלויות.

1. סטאק מלא אמיתי הוא יותר מ"ארכיטקטורה"
אסטרטגיה מודרנית משתמשת בגישת חומרה ותוכנה מאוחדת (כולל עבור AI), בבסיסה של ארכיטקטורת API פתוחה ב-100% כדי לייעל את הפעולות ולשפר את החוויות.

2. AI ברשתות הוא בעל השפעה גבוהה, סיכון נמוך
בינה מלאכותית ברשת בולטת ביכולת שלה לספק השפעות מהירות, עקביות ובעלות ערך למשתמשים ול-IT.

3. קלט מלא מחסנית מהזן הטוב ביותר ממקסם את התפוקה
איסוף ושימוש בתשומות מה-LAN, WAN, אבטחה ומעבר ל-AI מספק הזדמנויות חסרות תקדים

4. יש חשיבות לראיית הנולד והבשלות
זה חיוני ליישם אלגוריתמים של מדעי נתונים בוגרים ולומדים ללא הרף על מערכי נתונים שנאספו היטב.

5. הארגון מודיע על תזמור מתמשך
מעבר לשכבות הטכנולוגיה, ארגון ותזמור נכון בתוך צוותי ספקים הוא קריטי.

6. AI-Native full stack מתגבר על ביצועים
Juniper מציעה את פתרון ה-AI-Native וה-Cloudnative Full stack היחיד בתעשייה שיכול לשנות את אפשרויות הרשת.

החסמים הגדולים ביותר להצלחת NetOps כוללים שורtage של כוח אדם מיומן, יותר מדי כלי ניהול, איכות נתוני רשת ירודה וחוסר נראות חוצת תחומים, על פי מחקר של EMA

כמעט 25% מצוותי תפעול הרשת עדיין משתמשים בין 11-25 כלים לניטור, ניהול ופתרון בעיות

30% מבעיות הרשת נובעות משגיאות ידניות

ההבטחה הבלתי מעורערת של AI ברשתות

ג של היוםampאנחנו ורשתות הסניפים משמשות הן כמערכת הדם והן כמערכת העצבים של מיזם.
הם מתעלים את זרימת הנתונים החיונית ומאפשרים תגובות מהירות וחכמות.
כל חיבור רשת פועם עם פוטנציאל להניע פרודוקטיביות וחדשנות.
ובכל זאת שומרים על זה קשור זה לזה web מעולם לא היה מאתגר יותר.

צוותי IT מתמודדים עם דרישות עסקיות המתפתחות במהירות. הם מתמודדים עם הקושי להגן על משטחי תקיפה הולכים ומתרחבים מפני איומים מתוחכמים. והם צריכים להתמודד עם הסתערות של מכשירים חדשים, סוגי חיבורים וריבוי של יישומים המניעים את צורכי רוחב הפס.

האיזון בין הצורך בקנה מידה מול אילוצי משאבים ותקציב ומיעוט מיומנויות מיוחדות רק מחמיר את המורכבות.

בנוף זה, AI התגלה ככוח טרנספורמטיבי באמת ברשת. למעשה, פתרונות הרשת הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר כבר מפחיתים באופן משמעותי, ובמקרים מסוימים, אף מבטלים נקודות כאב רבות בעולם האמיתי. לְשֶׁעָבַרampהנושאים כוללים:

• ניתוח חזוי ותחזוקה: כלי ניהול רשתות המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לנתח נתונים בזמן אמת ולחזות בעיות פוטנציאליות לפני שהן מתרחשות. זה מאפשר תחזוקה יזומה וממזער את זמן ההשבתה. זה כולל זיהוי איומי אבטחה פוטנציאליים, זיהוי חריגות ואופטימיזציה של ביצועי הרשת.
• אוטומציה ותזמור: אוטומציה משופרת בינה מלאכותית מאפשרת לרשתות ריפוי עצמי, הגדרה עצמית ואופטימיזציה עצמית. כל זה מוביל להפחתת התערבות ידנית ולהגברת היעילות הכוללת תוך העלאת חווית המשתמש והמפעיל. כלי תזמור מופעלי בינה מלאכותית יכולים גם להפוך תהליכים מורכבים לאוטומטיים, כגון הקצאת רשת וניהול שינויים.
• ניטור ותובנות חכמים של רשת: כלי ניטור המופעלים על ידי בינה מלאכותית מספקים נראות בזמן אמת לביצועי הרשת ויכולים להציע תובנות ניתנות לפעולה ולאפשר קבלת החלטות מונעות נתונים.

ניתוח מונע בינה מלאכותית יכול לזהות מגמות, לזהות דפוסים ולספק המלצות לאופטימיזציה, אבטחה ותכנון קיבולת.

בעוד שסוגי היכולות הללו קיימים כיום, הם היוצא מן הכלל ולא הנורמה. רוב הפתרונות חסרים את האינטגרציה והנתונים הדרושים לשינוי משמעותי בפעילות היומיומית.

"אם אתה רוצה להפוך את שכבה 2/שכבה 3 לאוטומטית שבה אתה צולל לתוך מחסנית הרשת ומנסה להבין היכן הבעיה [רשת] וכיצד לתקן אותה - הרבה פלטפורמות AIOps אגנוסטיות לתחום אינן יכולות לתקן אותה. לעשות את זה; הם לא מומחים בתחום."

שאמוס מקגיליקודי, סגן נשיא למחקר, EMA

04. ענייני קלט

פלט מקסימלי מתחיל עם קלט נתונים אופטימלי

כשמדובר בהפקת ערך מלא מ-AI ולמידת מכונה (ML) ברשתות, הנפח, טווח ההגעה, האיכות, התזמון והעיבוד - והמשאבים לניתוח ופעולת הנתונים - הם קריטיים. אחרי הכל, פעולות יעילות התומכות בינה מלאכותית תלויות בהבנה מקיפה של המצב הנוכחי.

לדעת במדויק מה קורה, היכן זה קורה ומדוע זה קורה הוא חיוני למתן תגובות בזמן ומתאימות. ונתונים איכותיים הם אבן היסוד של הכל.

בדיוק כפי שתהליך יצירת יין יוצא דופן תלוי במגוון גורמים, כך גם יצירת נתונים איכותיים עבור AI בעבודה נטו. בדומה לאופן שבו יין דורש את הענבים הנכונים, את האדמה ואת זמן היישון, מומחיות ברשת, עבודה קשה וסבלנות הם כולם חיוניים בטיפוח מערכי נתונים מגוונים עם מידע מסומן היטב ואצור בקפידה.

כל אחד יכול לאסוף נתונים בסיסיים על בריאות הרשת ולהזין אותם לתוך מנוע AI. עם זאת, טיפוח בינה מלאכותית משפיעה באמת המסוגלת לאפשר חווית משתמש יוצאת דופן ולמזעור תוצאות חיוביות כוזבות כרוכה בשיקולים רבים. כדי להשיג מטרות אלו, על הספקים לשקול הכל, החל ממבנה ארגוני ועד לפיתוח חומרה/תוכנה, ספקטרום נתונים וערכות כלים. יתר על כן, חיוני ליישם אלגוריתמים של מדעי נתונים בוגרים ולומדים ללא הרף על מערכי נתונים שנקבעו היטב.
יתר על כן, מיקסום התפוקה מ-AI ברשתות תלוי במספר וברוחב של כניסות הנתונים. וזה בדיוק המקום שבו רוב פתרונות הרשת בינה מלאכותית מוגבלים. נכון לעכשיו, חלק מפתרונות רשת ה-IT יכולים לאסוף נתונים מה-LAN, חלק מה-WAN. אבל מעט פתרונות יכולים לצבור ולהשתמש בנתונים הן מה-LAN והן מה-WAN (ומעבר לכך) ביעילות - מה שאנו מכנים "המחסנית המלאה". זה מדגיש את הצורך הקריטי של ראיית הנולד של הספקים בהבטחת אינטגרציה ויכולת פעולה הדדית.

התפקיד של קלט מול פלט עבור שיפורים ברשת AI

LAN טוב או WAN	LAN ו-WAN טובים יותר	מקסימום LAN, WAN, אבטחה, מיקום ועוד עם יכולות AI-Native
מספק קטע מקוטע view של ביצועי רשת ואבטחה	מתחיל להציע הוליסטיות יותר view של פעולות רשת, מה שמאפשר למערכות AI לקבל החלטות מושכלות יותר	מספק מערך נתונים מקיף ומספק נוף פנורמי view שמאפשרת למערכות בינה מלאכותית למצות את מלוא הפוטנציאל שלהן
תמונת מצב של יתרונות: ההיקף המוגבל מגביל יתרונות נקודתיים, ומניב שיפורים בסיסיים ביעילות ובזיהוי איומים	תמונת מצב של יתרונות: תומך בשיפורים מתונים בניהול הרשת, הפחתת זמן השבתה וזיהוי בעיות מורכבות יותר	תמונת מצב של יתרונות: • מעצימה AI לייעל באופן יזום את ביצועי הרשת • משפר את האבטחה עם ניתוח איומים חזוי • מספק חוויות משתמש מותאמות אישית

מעבר למודלים מסורתיים ומתהווים של רשתות AI של רוב הספקים, גישת ה-AI-Native Full stack של Juniper מייצגת את הגבול הבא בחדשנות ברשת.

05. שיפור תפוקות

כיצד גישת AI-Native Full stack מקדמת את הרשת

עד כה, קבענו מדוע נתונים איכותיים הם נשמת אפה של AI ומדוע תפוקה מקסימלית ברשת לוקחת נתונים איכותיים מכל הרשת. השאלה הגדולה הבאה היא: מהי הדרך הטובה ביותר לקבל ולהשתמש בנתונים איכותיים בכל רמה כדי לשפר את תפוקות הרשת?

האסטרטגיה הטובה ביותר משתמשת בגישה מאוחדת באמצעות ערימות חומרה ותוכנה מובילות בתעשייה - המחסנית המלאה - אופטימיזציה של ביצועים, ייעול פעולות ושיפור חוויות משתמש ואבטחה. הוא מבוסס על ענן מיקרו-שירותים וארכיטקטורת API פתוחה ב-100% כדי להרחיב לפתרונות מובילים אחרים בתחומים, כגון 5G, ITSM, פלטפורמות תקשורת, אבטחת סייבר וניידות.

ג'וניפר משנה את איסוף נתוני הרשת המסורתי על ידי התייחסות להתקני רשת כחיישנים, לכידת נתוני טווח מקיפים מכל ה-LAN וה-WAN, כמו גם שילוב אבטחה וכניסות מבוססות מיקום. למשלampאלמנטים מרכזיים בגישה שלנו כוללים (ראה עמוד 12 לתמונה הרחבה יותר):

• טלמטריה משופרת מקצה לקצה: מדידת 150+ מצבי משתמש אלחוטיים בזמן אמת באמצעות הזרמת טלמטריה מנתבים, מתגים וחומות אש, משופרת על ידי Mist AI™ לניתוח חזוי
• ארכיטקטורת מיקרו-שירותים מקורית בענן: תמיכה בעיבוד בזמן אמת של נתוני AI ומאפשרת הפעלה מדרגית, גמישה ויעילה יותר של מערכות ניהול רשתות
• מנוע AI משותף: איחוד תהליכי ניתוח נתוני רשת וקבלת החלטות תחת מסגרת אחת וחכמה המופעלת על ידי Mist AI המאפשרת פעולות יעילות, פתרון בעיות חזוי ולמידה אדפטיבית על פני כל מערכת האקולוגית של הרשת

באמצעות למידה מתמשכת של חווית משתמש המבוססת על נתוני טלמטריה מפורטים, ג'וניפר משלבת נתוני יישומים לצד נתוני רשת. זה מאפשר למערכת הבינה המלאכותית ללמוד על היישומים שנמצאים בשימוש ולחזות השפעות אפשריות על חווית האפליקציה של המשתמש בהתבסס על תנאי רשת שליליים.

בנוסף, עוזר הרשת הוירטואלי של AI-Native, Marvis™, מפשט את הניהול ופתרון הבעיות. Marvis כולל ממשק שיחה לפתרון בעיות יעיל ומסגרת פעולה אוטומטית, המניעה שיפור מתמיד ברשת. Marvis מציגה גם את Marvis Minis, תאום החוויה הדיגיטלית הראשונה בתעשייה. Minis מזהים באופן יזום בעיות קישוריות לפני שהן מתרחשות, ומגן עוד יותר על המשתמשים מחוויות רשת מתסכלות.

בגדול גampלנו וסביבות סניפים מבוזרות, שילוב היכולות הזה משנה את המשחק. זה מסיר ביעילות את אתגרי ההשקה, פתרון הבעיות והתחזוקה שמגדילים את העלויות, מותחים את צוותי ה-IT לגבולותיהם, שוחקים את חוויות המשתמש וחונקים את המדרגיות והזריזות. יחד, הם מהווים מהפך אמיתי בגישת הרשת הארגונית שרק תמשיך להשתפר עם הזמן.

לראות את התמונה הגדולה יותר

הבסיס של רשת מודרנית עם ערימה מלאה הוא קריטי לאופי הדינמי שלה ומאפשר אינטגרציה חלקה בתחומי רשת חדשים - ומעבר לכך. הגברת כושר ההסתגלות תהיה המבשר של עידן חדש ברשתות IT, משבש מודלים מסורתיים של TCO עבור טכנולוגיות מבוססות ותשנה את חווית הרשת הן למפעילים והן למשתמשים. הנה כמה דוגמאות נבחרותampמספר יכולות הממחישות כיצד ג'וניפר מדמיין מחדש את פעולות הערימה המלאה:

איור 1
תמיכת AI-Native ממשיכה להשתפר עם הזמן: אחוז כרטיסי רשת ה-IT של לקוחות שנפתרו באופן יזום עם AI במהלך מספר שנים.

שירותי מיקום משולבים

נקודות גישה אלחוטיות (APs) הממנפות מערך אנטנות ®Bluetooth של 16 אלמנטים למיקום/כיוון AP אוטומטיים ולנראות מדויקת של נכסים ו-vBLE לשירותי מיקום מדויקים וניתנים להרחבה שיכולים להגביר את מעורבות המשתמש ולשפר את זרימות העבודה בתעשיות

SD-WAN בעל ביצועים גבוהים
SD-WAN נטול מנהרה, מבוסס הפעלה באמצעות Session Smart Networking לניצול משופר של רוחב הפס וכשל מיידי בהתבסס על תנאי רשת בזמן אמת

מאובטח AI-Native Edge
אבטחה, WAN, LAN ו-NAC (בקרת גישה לרשת) בפורטל תפעולי אחד, המציע כיסוי מעולה לאיומים במהירות תיל, וצעד חשוב קדימה עבור AI-Native uZTNA ו

ארכיטקטורות מבוססות SASE
אינטגרציה חלקה של מרכז נתונים
עוזר רשת וירטואלי (VNA) הראשון בתעשייה מספק נראות והבטחה מקצה לקצה בכל התחומים הארגוניים, מ-campאותנו והסניף למרכז הנתונים

אבטחת ניתוב מתקדם
AI-Native אוטומציה ותובנות עבור טופולוגיות ניתוב קצה מסורתיות

חומרת Wi-Fi 6E ו-Wi-Fi 7 מובילה
APs נועדו לפשט את פעולות הרשת תוך מקסום קנה מידה וזריזות. מתגים בעלי הספק גבוה עבור Wi-Fi 7 עם ניהול צריכת חשמל ונתונים מרכזי פרואקטיבי עבור מערכות בניין

06. מעבר לטכנולוגיה

מעבר לטכנולוגיה: חשיבות המבנה הארגוני

השגת תפוקה מקסימלית מגישת רשת מלאה מחסנית אינה תלויה רק ​​בטכנולוגיה הנפרסת; זה גם תלוי באופן משמעותי במבנה הארגוני.
ארגון ותזמור נכון על פני שכבות טכנולוגיה שונות ובתוך הצוותים עצמם הם קריטיים להצלחה.
ב-Juniper, יצרנו סביבה שיתופית שבה צוותי מדעי הנתונים וצוותי תמיכת הלקוחות שלנו עובדים במקביל. מיושרים פיזית ותפעולית, שני הצוותים משתמשים בכלי AIOps המתקדם שלנו כדי להישאר מסונכרנים עם בעיות ומשוב של לקוחות בזמן אמת.

שיתוף הפעולה ההדוק הזה מבטיח שמומחי מדעי הנתונים ומומחי התחום שלנו מתאימים באופן עקבי לצרכי הלקוח המתפתחים ולקביעת עדיפויות של פתרונות, תוך כדי התקדמות מתמדת.

עם הזמן, התמורה היא תמיכה יותר ויותר פרטנית, כגון שילוב נקודות נתונים מפתרונות כמו Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint ו-Zebra כדי לחזות באופן אקטיבי ביצועים עתידיים לפתרון בעיות יזום עד לתכונה ספציפית. וההתקדמות רק תימשך.
ה-AIOps של Juniper מאיצים את הפריסה, מפשטים את הפעולות ומפחיתים את ה-TCO.

למד כיצד.

07. ערימה מלאה עכשיו

הפתרונות המשולבים של ג'וניפר מסתמכים על שילוב של טלמטריה, אוטומציה של זרימת עבודה, DevOps ו-ML כדי לאפשר רשת מותאמת וניתנת לחיזוי יותר. הגישה ההוליסטית שלנו ל-AI ברשתות הובילה לשורה של ראשונות בתעשייה, כולל:

• קישוריות אמינה לסטודנטים, קונים, מטופלים ועובדים
• הרחב ורענן את ה-Wi-Fi בזריזות
• זהה ואבטח ניידים ומכשירים עם NAC

גישה קווית
חיבורים אמינים ומאובטחים לעסקים

• קישוריות אמינה עבור IoT, APs והתקנים קוויים
• חבר והגן על IoT ומשתמשים באמצעות מיקרו-פילוח
• זיהוי ואבטחת מכשירים באמצעות NAC

שירותי מיקום מקורה
לספק חוויות משתמש מותאמות אישית מבוססות תובנות

• צור קשר עם סטודנטים, קונים, מטופלים ועובדים
• GPS מקורה ומיקום הנכסים
• ניתוח מבוסס מיקום

גישה מאובטחת לסניף
קישוריות מאובטחת, אמינה וחלקה עבור סניפים גלובליים

• SD-WAN/SASE מאובטח
• מפעל מבוזר
• בצע אופטימיזציה של WAN עבור אפליקציות ענן

07. ערימה מלאה עכשיו

הפתרונות המשולבים של ג'וניפר מסתמכים על שילוב של טלמטריה, אוטומציה של זרימת עבודה, DevOps ו-ML כדי לאפשר רשת מותאמת וניתנת לחיזוי יותר. הגישה ההוליסטית שלנו ל-AI ברשתות הובילה לשורה של ראשונות בתעשייה, כולל:

• התאמות RF פרואקטיביות מונעות בינה מלאכותית לחוויות אלחוטיות אופטימליות בסביבות
• לכידת מנות דינמית ב-LAN ו-WAN, המספקת אוטומציה, נראות ופתרון בעיות ללא תחרות
• ניתוח שורש אוטומטי לאבחן ולטפל בבעיות רשת במהירות, הפחתת MTTR וביטול רוב כרטיסי הבעיות
• תאום AI-Native Digital Experience לאיתור ולטפל בבעיות פוטנציאליות ברשת קווית, אלחוטית ו-WAN לפני שהן משפיעות על המשתמשים

נאמן לשמה, ה-AI-Native Full Stack שלנו משתרע גם מעבר ל-campאותנו וסניף ובהמשך למפעל המבוזר. למשלampעל:

• AI-Native VNA מחולל מהפכה בתפעול מרכז הנתונים עם תובנות פרואקטיביות ושאילתות מאגר ידע פשוטות באמצעות ממשק שיחה אינטואיטיבי בשילוב עם מערכת רשת מבוססת כוונות (IBN), משפרים את זמן הפעולה ומזרז רזולוציות
• Juniper Mist Routing Assurance ממנפת AIOps עבור פעולות WAN מתקדמות, ומספקת נראות ניתוב ותובנות פרואקטיביות המפשטות פתרון בעיות, הורדת MTTR/MTTI ואוטומציה של ניתוח שורש בקצה הארגוני
• AI-Native Security מבטיח נראות ואכיפה באמצעות התשתית המאובטחת הנכונה עם הגנת האיומים הטובה מסוגה על פני מתגי ג'וניפר, נתבים ו-APs ברחבי campאנחנו, סניפים, מרכז נתונים וסביבות ענן, מה שמגביר את הפרודוקטיביות בין צוותי תפעול רשת ואבטחה

ערימה מלאה אז? 

קָשִׁיחַ:
ארכיטקטורה מבטיחה ביצועים גבוהים אך נופלת; פתרונות מרוצפים יחד

ניהול מסורבל:
דורש ממשקי ניהול מרובים, לרוב עם CLI מורכב

אינטגרציות מוגבלות:
חסר אינטגרציות חלקות בין סביבות ופתרונות רשת

תְגוּבָתִי:
דורש תגובות ידניות לבעיות לאחר שהן מתרחשות

ערימה מלאה עכשיו

דִינָמִי:
תוכנן כדי לעמוד בדרישות הארגוניות של היום ומחר

ניהול AI-Native:
ניהול מאוחד, שנבנה עם AI משולב מהיסוד

אינטגרציות מקיפות:
פלטפורמה מאוחדת הכוללת LAN, WAN, מרכז נתונים, שירותי מיקום, אבטחה וארכיטקטורת API פתוחה לאינטגרציות חלקות עם ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra ועוד.

פרואקטיבי:
מסוגל לזהות בעיות ולמתן אותן לפני שהן משפיעות על המשתמשים

תמונות מצב של יתרונות

גישת AI-Native Full stack מביאה יעילות חסרת תקדים ל-c מורכבתampאנחנו וסביבות סניפים. הנה רק כמה אקס מהעולם האמיתיamples.

"חווית המשתמש ברשת שמציעה ג'וניפר עולה בהרבה על כל דבר אחר בשוק. קלות התפעול ויכולות הריפוי העצמי של ג'וניפר, יחד עם מדדי חווית המשתמש שהיא מספקת, יוצאות מן הכלל".

ניל הולדן, CIO, Halfords

רענון רשת מהיר פי 8

אוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון משפרת חוויות
רשת קווית ואלחוטית מודרנית מנוהלת בענן מפשטת את ניהול הרשת ופתרון הבעיות, ומובילה לחוויות טובות יותר באופן עקבי עבור IT ומשתמשים.

חיסכון של מעל 500 אלף דולר בשנה

רובע ברנט בלונדון מגדיל את פרודוקטיביות העובדים
רשת AI-Native מעניקה ל-IT נראות ברורה לבעיות יחד עם תיקונים מומלצים, ומייעלת את אתגרי הניהול השוטפים.

הפחתה של 90%+ בכרטיסי בעיות ברשת

Halfords מסתמך על AIOps לשינוי קמעונאי
על ידי מעבר לגישה מקורית בענן, AI-Native, Halfords פשטה את אתגרי הניהול תוך מתן אפשרות לפתרונות קניות קמעונאיים מהדור הבא.

מדריך פעולת הרשת המלאה

בהתחשב בהיקף העצום של הפריסה וההתפתחות של טכנולוגיית הרשת עד לאחרונה, המורכבות שלטה זה מכברampאנחנו ורשתות סניפים. ההקדמה של AI-Native Networking משנה הכל.

למרות שהרשת תמיד גדלה או משתנה לאורך campלנו וסביבות הסניפים, גישת AI-Native Full Stack מספקת הזדמנות חסרת תקדים לחתוך מורכבות מיותרת, כגון בקרים ופלטפורמות ניהול מפוצלות, ולהתיישר עם הפתרונות הטובים ביותר בכל נוף ה-IT. זה גם יכול לספק את הרמה "בדיוק הנכונה" של יכולות בינה מלאכותית הדרושה כדי לספק תפוקה מקסימלית, לתמוך בחוויות משתמש ו-IT יוצאות דופן ב-TCO וה-OpEx הנמוכים ביותר.

וכמו יין משובח, הוא רק ישתפר עם הזמן.

01. זהה הזדמנות PoC
זהה הזדמנות ב-campלנו ולסניף כדי לעסוק ב-PoC (למשל, שדרוג אתר חדש או מכשיר).

02. התחל עם ניסוי בסיכון נמוך
נסה AI on Us כדי לפרוס עם תעבורת ייצור חיה ולראות כיצד הפתרונות שלנו מתאימים לארגון שלך. התחל מכל מקום בכל הערימה המלאה עם כל שילוב של פתרונות Wi-Fi, מיתוג ו/או SD-WAN.

03. לחוות את ההבדל
ראה כיצד גישת AI-Native מספקת פשטות, פרודוקטיביות ואמינות רבה יותר.

04. הרחב את הפריסה שלך
הרחב את טווח ההגעה שלך על ידי שילוב אזורים נוספים כגון גampאותנו, מיקומי סניפים, NAC, מרכזי נתונים, חומת אש ו-Enterprise Edge.

השלבים הבאים

חקור את ערימת ג'וניפר המלאה
היכנסו לעומק של אפשרויות ופתרונות מלאים עבור campאותנו והסניף.
חקור את הפתרונות שלנו ←
AI עלינו →

ראה Mist AI בפעולה
ראה כיצד ענן מיקרו-שירותים מודרני ב-Juniper Mist AI מספק נראות אמיתית, אוטומציה ואבטחה.
צפו בהדגמה שלנו לפי דרישה →

 

למה ג'וניפר
ג'וניפר נטוורקס מאמינה שהקישוריות אינה זהה לחוויה של חיבור נהדר. פלטפורמת ה-AI-Native Networking של ג'וניפר בנויה מהיסוד כדי למנף בינה מלאכותית כדי לספק חוויות משתמש יוצאות דופן, מאובטחות ובר-קיימא מהקצה ועד למרכז הנתונים והענן. אתה יכול למצוא מידע נוסף ב-junper.net או להתחבר עם Juniper on
X (לשעבר טוויטר), לינקדאין ופייסבוק.

מידע נוסף
למידע נוסף על פתרון AI-Native Networking Full Stack של Juniper Networks, צור קשר עם הנציג או השותף של Juniper שלך, או בקר שלנו webאתר בכתובת: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

הערות והפניות
01. מגמות ניהול רשת 2024:
פערי מיומנויות, היברידי ורב ענן, SASE ופעולות מונעות בינה מלאכותית. EMA לפי דרישה webענר
02. שם.
03. שם.
04. הפודקאסט של NetOps Expert, פרק 9: "AI/ ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert", יולי 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

כֹּל הַזְכוּיוֹת שְׁמוּרוֹת.

ג'וניפר נטוורקס בע"מ
1133 דרך חדשנות
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN אוקטובר 2024
Juniper Networks Inc., הלוגו של Juniper Networks, Juniper.
net, Marvis ו-Mist AI הם סימנים מסחריים רשומים של Juniper Networks Incorporated, הרשומים בארה"ב ובאזורים רבים ברחבי העולם. שמות מוצרים או שירותים אחרים עשויים להיות סימנים מסחריים של Juniper Networks או חברות אחרות. מסמך זה עדכני לתאריך הפרסום הראשוני ועשוי להשתנות על ידי Juniper Networks בכל עת. לא כל ההצעות זמינות בכל מדינה שבה פועלת Juniper Networks.

מפרטים

• שם המוצר: Full Stack Networking Solution
• יצרן: ג'וניפר
• מאפיינים: תיק פתרונות מלא מחסנית בינה מלאכותית ומקורית בענן
• יתרונות: רשתות דינמיות וניתנות להרחבה במיוחד, יכולות בינה מלאכותית ואוטומציה, ניהול פשוט יותר, חווית משתמש משופרת

---

שאלות נפוצות (שאלות נפוצות)

מהם היתרונות העיקריים של פתרון Full Stack Networking?

הפתרון מציע רשתות דינאמיות וניתנות להרחבה במיוחד, יכולות בינה מלאכותית ואוטומציה, ניהול פשוט יותר, חוויות משתמש משופרות ועלויות מופחתות.

עד כמה חשובה קלט הנתונים במקסום התפוקה של פתרונות בינה מלאכותית?

קלט נתונים ממלא תפקיד מכריע בהבטחת היעילות של פתרונות AI ברשתות IT. קלט נתונים איכותי מוביל לתוצאות טובות יותר.

מסמכים / משאבים

כניסת Juniper Full Stack, פלט מקסימלי [pdfמדריך למשתמש פלט מקסימלי של ערימה מלאה, פלט מקסימלי של ערימה, פלט מקסימלי בכניסה, פלט מקסימלי, פלט

הפניות

• מדריך למשתמש